基于实时追踪技术的呼吸运动预测算法的研究
| 摘要 | 第3-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外对呼吸运动解决方法的现状 | 第14-17页 |
| 1.3 主要工作 | 第17-18页 |
| 1.4 论文结构与内容安排 | 第18-20页 |
| 第二章 肿瘤放疗实时追踪技术 | 第20-26页 |
| 2.1 基于实时跟踪技术的胸腹部肿瘤精确放射治疗 | 第20-21页 |
| 2.2 关联模型 | 第21-22页 |
| 2.2.1 直接关联模型 | 第22页 |
| 2.2.2 间接关联模型 | 第22页 |
| 2.3 呼吸运动预测算法的研究现状 | 第22-24页 |
| 2.3.1 基于模型的呼吸运动预测算法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 无模型的呼吸运动预测算法 | 第23-24页 |
| 2.4 关联-预测模型 | 第24页 |
| 2.5 本研究拟解决的关键问题 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于支持向量机的呼吸运动预测算法 | 第26-35页 |
| 3.1 支持向量机的发展 | 第26-28页 |
| 3.2 支持向量机算法原理 | 第28-31页 |
| 3.3 支持向量机的核函数 | 第31-32页 |
| 3.4 支持向量机的参数选择 | 第32-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 实验与分析 | 第35-55页 |
| 4.1 实验条件 | 第35-36页 |
| 4.1.1 实验平台 | 第35页 |
| 4.1.2 实验数据(体外与体内同步数据) | 第35-36页 |
| 4.2 呼吸运动预测算法的比较算法与评价指标 | 第36-40页 |
| 4.2.1 比较算法 | 第36-39页 |
| 4.2.2 评价指标 | 第39-40页 |
| 4.3 呼吸运动预测算法实验结果与分析 | 第40-48页 |
| 4.3.1 模型参数选择结果及分析 | 第40-42页 |
| 4.3.2 呼吸运动预测结果与分析 | 第42-48页 |
| 4.4 关联模型结果与分析 | 第48-51页 |
| 4.5 预测-关联模型的实验结果与分析 | 第51-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-58页 |
| 5.1 本文工作主要内容 | 第55-56页 |
| 5.2 存在问题和进一步工作方向 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读硕士学位期间成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
